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Enregistrement W2761435267 · doi:10.36487/acg_rep/1504_30_tarr

Acti-Gel® 208 as an additive for paste and hydraulic backfill

2015· article· en· W2761435267 sur OpenAlexaboutno aff
K. Tarr, Ian Bedard, Han‐Soo Kim

Notice bibliographique

RevuePaste/˜Pœaste · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTailings Management and Properties
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTailingsPortland cementWaste managementCementEnvironmental scienceHaulageEngineeringMaterials scienceMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Paste technology has progressed to a widely accepted, cost-effective backfill method, and is also used extensively in surface tailings disposal. The non-segregating nature of paste makes it a very attractive option for backfilling, and its stacking behaviour due to its low water content significantly reduces the risks associated with surface tailings dam failure. While the capital and operating costs for the preparation and transportation of paste are higher than that of hydraulic fill, there are significant benefits with respect to transportation, such as reduced pipe wear and reduced risk of pipe plugging, not to mention the benefits associated with greatly reducing the water handling issues underground. From an environmental standpoint, the benefits of paste versus hydraulic fill include the ability to place more of the fine tailings fraction underground, thereby reducing the need for surface tailings storage. Another environmental benefit is the reduced risk of downstream contamination in the case of a tailings dam failure, due to the fact that disposing of the tailings in a paste form means virtually no need for liquid containment, and therefore no means for the tailings to travel downstream. Portland cement is typically used to solidify backfill, whether paste or hydraulic. This represents a major cost in mining operations due to production and haulage costs of ordinary Portland cement. In addition, the manufacturing of cement raises environmental considerations because it produces a considerable amount of CO2 emissions. Therefore, the search for additives which allow for a reduction in the required cement content in backfill has been ongoing for decades. Acti-Gel®208 is a highly purified magnesium aluminosilicate that acts as a high performance anti-settling agent and rheology modifier used in a wide variety of water-based industrial applications. Studies have shown that as an additive in paste backfill, it results in improved strength and flow properties, such as friction loss and segregation. This paper presents the results of a study conducted by Active Minerals International LLC for a South African gold mine operation in 2013, as well as the results of a study conducted by the CanmetMINING Sudbury Laboratory for Vale Canada Ltd. in Sudbury, Ontario, Canada, in 2014. The feasibility of ActiGel®208 as a cost-effective additive for underground paste and hydraulic backfill applications was investigated through the preparation of samples to compare the strength and flowability characteristics of standard mixes to those containing different dosages of Acti-Gel®208. It was found that at a low dosage of 0.03 wt%, Acti-Gel®208 delivered enhanced performance in unconfined compressive strength tests as well as in the pilot-scale flow tests. A significant reduction in binder content could be realised with addition of Acti-Gel®208 at the gold mine operation in South Africa, as well as at the Coleman and Creighton Operations in Sudbury, Ontario, Canada. The economic benefits of such a binder reduction with respect to the Canadian operations are also discussed in this paper.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,750
Score d'incertitude au seuil0,971

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,200 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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